Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

• Lead time from request to result
• Rendimiento per week for the target workflow
• Rework rate y exception rate
• Escaped error rate y defect containment
• Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
• Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
• Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

• One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
• Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
• Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
• Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

El viaje de la enseñanza y el aprendizaje más allá de las calificaciones: Reimaginar la educación con agilidad, inteligencia artificial y gamificación

Todos los viajes épicos, ya sea el de Frodo al Monte del Destino en El Señor de los AnillosEl camino de Luke Skywalker para convertirse en Jedi en La Guerra de las Galaxiaso los viajes del Empresa en Star TrekEstos viajes no empiezan con una nota. Ningún héroe se embarca en su aventura con un sobresaliente, un notable o un suspenso. Por el contrario, comienzan con una misión convincente, un reto que superar. Su viaje está lleno de hitos, obstáculos, momentos de duda y triunfo. Nunca se reduce a una puntuación porcentual.

Sin embargo, en educación, a menudo tratamos el aprendizaje como si los alumnos fueran meros puntos en una escala, en lugar de exploradores que navegan por el vasto paisaje del conocimiento.

Como analiza Daniel Pink (2025) en El Washington Posten su artículo de opinión Por qué no eliminar las calificacionesEl impacto de la inflación de las calificaciones pone de relieve las consecuencias no deseadas de este enfoque y suscita una reflexión crítica: ¿por qué consideramos las calificaciones como barreras y no como puntos de control dinámicos?

En su lugar, ¿por qué no gamificar la educación, transformando las evaluaciones en momentos de hito, convirtiéndolas en marcadores de "sí o no" que confirmen el dominio de las habilidades esenciales antes de que los estudiantes avancen, de forma parecida a los puntos de control de un juego o una simulación empresarial?

En la educación empresarial, cuyo objetivo es preparar a los estudiantes para la imprevisibilidad del mundo real, el énfasis debería desplazarse de la mera obtención de buenas calificaciones en los exámenes hacia el dominio, la adaptabilidad y la competencia práctica. Este artículo explora las posibilidades de ir más allá de los sistemas de calificación tradicionales, inspirándose en la complementariedad humano-I.A., los principios de agilidad empresarial y los modelos de gamificación, para crear una experiencia de aprendizaje atractiva, iterativa y centrada en las habilidades. Estas ideas están estrechamente relacionadas con la Manifiesto por la enseñanza y el aprendizajeque hace hincapié en la adaptabilidad frente a los métodos de enseñanza prescriptivos, en la colaboración frente a los logros individuales, en la consecución de resultados de aprendizaje frente a los exámenes de los estudiantes, en la indagación impulsada por los estudiantes frente a las clases magistrales, en la demostración y la aplicación frente a la acumulación de información, y en la mejora continua frente al mantenimiento de las prácticas actuales (Krehbiel et al., 2017).

1. Complementariedad humano-ai: Un enfoque más inteligente del aprendizaje

La IA como asistente de aprendizaje adaptativo

Las plataformas impulsadas por IA pueden adaptar el contenido educativo al ritmo y estilo de aprendizaje únicos de cada estudiante, mitigando la necesidad de estructuras de calificación rígidas. En lugar de obligar a todos los alumnos a seguir el mismo plan de estudios a la misma velocidad, la IA puede hacerlo:

• Personalizar las rutas de aprendizaje: Los sistemas adaptativos de IA, como los utilizados por Coursera, Duolingo y Khan Academy, proporcionan retroalimentación en tiempo real y ejercicios personalizados para fortalecer las áreas débiles (Deci y Ryan, 1985).
• Seguimiento del desarrollo de las competencias a lo largo del tiempo: En lugar de depender de una única calificación, la IA puede realizar un seguimiento del progreso en áreas de habilidades clave y proporcionar información basada en datos sobre el desarrollo del alumno.
• Reducir el sesgo subjetivo en la evaluación: A diferencia de la calificación tradicional, que varía en función del profesor, las herramientas de evaluación basadas en la IA (por ejemplo, la calificación de redacciones mediante IA y las evaluaciones automatizadas de competencias) ofrecen una mayor coherencia e imparcialidad (Dweck, 2006).

La IA como tutora y mentora

• Las herramientas de IA conversacional (como ChatGPT, Claude o DeepSeek) pueden actuar como tutores a la carta, respondiendo a preguntas, explicando conceptos y proporcionando comentarios personalizados más allá de lo que un solo profesor puede gestionar.
• Las simulaciones basadas en IA y las herramientas de RV permiten a los estudiantes practicar situaciones empresariales del mundo real, perfeccionando su pensamiento crítico y sus capacidades de resolución de problemas en un entorno libre de riesgos.

Este cambio descentraliza la autoridad tradicional de las calificaciones y se centra, en cambio, en el dominio demostrado de las competencias, en consonancia con el llamamiento de Pink (2025) en favor de un sistema de evaluación más significativo y personalizado.

2. Educación en agilidad empresarial: Aprender en iteraciones, no en notas

Aplicación de los principios ágiles a la educación

La agilidad empresarial hace hincapié en la iteración, los bucles de retroalimentación, la adaptabilidad y el aprendizaje continuo, cualidades que apoyan de forma natural la educación sin calificaciones. En lugar de las calificaciones tradicionales, los estudiantes podrían ser evaluados sobre la base de una progresión basada en competencias, proyectos del mundo real y ciclos iterativos de retroalimentación (Goodhart, 1975). El sitio Manifiesto por la enseñanza y el aprendizaje refuerza aún más esta necesidad, abogando por la indagación impulsada por el alumno frente a la clase pasiva y la demostración frente a la acumulación memorística de información (Krehbiel et al., 2017).

• Scrum para el aprendizaje: Los cursos pueden estructurarse como sprints de Scrum, en los que los estudiantes trabajan en proyectos del mundo real en ciclos cortos e iterativos. El profesorado y los tutores de IA proporcionan feedback, garantizando la mejora continua en lugar de una única calificación.
• Kanban para el dominio a ritmo propio: En lugar de cursos fijos de 15 semanas, los estudiantes progresan a través de un tablero de aprendizaje de estilo Kanban, pasando de los conocimientos básicos a la aplicación a nivel de experto a su propio ritmo.
• Los OKR (Objetivos y Resultados Clave) por encima de las calificaciones en letras: Los estudiantes fijan sus propios objetivos de aprendizaje y realizan un seguimiento de los progresos con resultados clave, al igual que hacen las empresas modernas para medir el éxito.

Gamificación de las evaluaciones como hitos

En lugar de eliminar las pruebas, los exámenes y los ejercicios, pueden redefinirse como hitos a modo de juego. Los alumnos pueden:

• Intente los retos varias veces hasta dominarlos, como en las simulaciones empresariales o los exámenes de certificación.
• Ganar insignias de habilidades en lugar de calificaciones con letras, creando marcadores de logros visibles similares a las microcredenciales profesionales (Kohn, 1999).
• Progresar a través de los niveles de competencia, de forma muy similar a un proceso de incorporación estructurado en un entorno corporativo.
• Utilice retos basados en IA para validar las competencias empresariales del mundo real, permitiendo a los estudiantes aplicar sus habilidades en problemas empresariales simulados.

En este modelo, el fracaso no es una fatalidad, sino una oportunidad para la iteración, asegurándose de que los estudiantes absorben el material en profundidad en lugar de limitarse a obtener una calificación de aprobado.

3. El futuro de la formación empresarial: Basada en competencias, asistida por IA y ágil

La educación como simulador de la mano de obra del futuro

Al integrar la IA como asistente y las metodologías ágiles en la educación, los estudiantes estarían mejor preparados para las demandas reales de la mano de obra. El futuro del trabajo se basa cada vez más en proyectos, es interdisciplinar y adaptable, y nuestro sistema educativo debería reflejarlo.

• Evaluaciones de competencias basadas en IA para la contratación: Empresas como Google y Tesla están abandonando la contratación basada en el promedio académico en favor de evaluaciones basadas en las competencias. La IA puede facilitar la verificación de competencias a través de entrevistas, retos de codificación o evaluaciones de casos prácticos, sustituyendo a los anticuados expedientes académicos y notas de corte.
• IA y desarrollo de competencias interpersonales: Más allá del aprendizaje técnico, las herramientas basadas en IA, como la formación en empatía mediante RV y los juegos de rol conversacionales con IA, ayudan a los estudiantes a desarrollar la inteligencia emocional, el liderazgo y las habilidades de negociación, fundamentales para el éxito empresarial.

Sustituir los plazos rígidos por el crecimiento continuo

En lugar de una titulación fija de tres o cuatro años, los estudiantes deben tener flexibilidad para:

• Avanza a tu propio ritmo por los módulos de aprendizaje y gana insignias de habilidad por el camino.
• Aprenda en equipos interdisciplinares, resolviendo problemas de marketing, ventas, finanzas y análisis basados en IA en proyectos interfuncionales.
• Aplique lo aprendido inmediatamente en entornos reales, del mismo modo que las empresas ágiles aplican la retroalimentación y la iteración continuas en lugar de esperar a las revisiones de rendimiento de final de año.

De los grados al crecimiento, asistido por IA y ágil

El argumento de Daniel Pink (2025) a favor de eliminar las calificaciones es un llamamiento convincente a la reforma educativa, que se alinea de forma natural con los principios de personalización y agilidad empresarial impulsados por la IA.

Si nos alejamos de los sistemas rígidos de clasificación, podemos:

• Pasar de los objetivos de rendimiento (obtener un sobresaliente) a los objetivos de aprendizaje (alcanzar el dominio del mundo real).
• Sustituya los expedientes académicos obsoletos por evaluaciones basadas en las competencias, enriquecidas con el seguimiento de las habilidades impulsado por IA y comentarios narrativos.
• Transición de un modelo de titulación estático y sujeto a plazos a un ecosistema de aprendizaje ágil, basado en proyectos y asistido por IA.

Este enfoque no sólo mejora la educación, sino que prepara a los estudiantes para el mundo empresarial del futuro, en el que la adaptabilidad, el pensamiento crítico y la fluidez de la IA definirán el éxito.

Referencias

Deci, E. L., y Ryan, R. M. (1985). Motivación intrínseca y autodeterminación en el comportamiento humano. Plenum Press.

Dweck, C. S. (2006). Mentalidad: La nueva psicología del éxito. Random House.

Goodhart, C. A. E. (1975). "Problems of Monetary Management: The U.K. Experience". Documentos de Economía Monetaria, vol. I, Banco de la Reserva de Australia.

Kohn, A. (1999). Las escuelas que nuestros hijos merecen: Más allá de las aulas tradicionales y las "normas más estrictas". Houghton Mifflin.

Krehbiel, T. C., et al. (2017). Manifiesto Ágil para la Enseñanza y el Aprendizaje. Revista de Enseñanza Eficaz, 17(2), 90-111.

Pink, D. (2025). ¿Por qué no eliminar las calificaciones? The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

Foto de Element5 Digital

Colaboración entre ventas y marketing en la era de la inteligencia artificial y la agilidad empresarial

La realidad de la tensión entre ventas y marketing

Una de las mayores ideas falsas en el mundo de los negocios es que la alineación de ventas y marketing significa que deben estar perfectamente sincronizados, trabajar a la perfección sin tensiones y estar completamente de acuerdo en todo. En realidad, esto es poco práctico. Estos dos equipos tienen objetivos, incentivos y enfoques operativos distintos. Sin embargo, eso no significa que no puedan colaborar eficazmente.

En lugar de forzar la armonía, las empresas deben crear sistemas estructurados que permitan a ambos equipos funcionar como fuerzas complementarias en lugar de adversarias. La clave no son los ejercicios de creación de equipos ni la cooperación artificial, sino aprovechar la IA, adoptar principios de agilidad empresarial y fomentar una cultura basada en los datos para lograr resultados medibles.

Por qué las ventas y el marketing están naturalmente reñidos

- Las ventas se centran en los ingresos a corto plazo → Necesitan resultados inmediatos, quieren clientes potenciales de alta calidad que se cierren rápido y a menudo tratan con comportamientos impredecibles de los clientes.
- El marketing se centra en el crecimiento de la marca a largo plazo → Se centran en el posicionamiento en el mercado, la concienciación, la generación de demanda y estrategias que pueden tardar meses en dar sus frutos.
- Los representantes de ventas a menudo se quejan de que los esfuerzos de marketing producen clientes potenciales de baja calidad o se centran demasiado en mensajes de marca abstractos en lugar de en los puntos de dolor reales de los compradores.
- El departamento de marketing considera que el de ventas es táctico y miope → Los profesionales del marketing suelen sentirse frustrados porque el departamento de ventas no realiza un seguimiento de los clientes potenciales con la suficiente rapidez o los descarta demasiado rápido sin nutrirlos.

Cómo abordan este problema la IA y la agilidad empresarial

1. La IA para la puntuación de clientes potenciales y el análisis predictivo → La puntuación de clientes potenciales basada en IA puede ayudar a definir qué clientes potenciales merece la pena seguir, reduciendo la fricción entre ventas y marketing.
2. Los principios de agilidad empresarial fomentan la colaboración iterativa, la retroalimentación frecuente y la responsabilidad compartida.
3. La IA puede proporcionar información en tiempo real sobre el comportamiento de los clientes, lo que permite al departamento de marketing crear mensajes y argumentos de venta más relevantes.
4. Herramientas de coaching automatizadas, chatbots y asistentes virtuales ayudan a los representantes de ventas a interactuar con los clientes potenciales en tiempo real sin depender únicamente del marketing.

Las trampas de una relación disfuncional entre ventas y marketing

1. Mala gestión de clientes potenciales y tasas de conversión
- Solución AI: El análisis predictivo ayuda a garantizar que sólo los prospectos más interesantes se transfieren a ventas.
- Solución ágil: Las reuniones diarias entre los departamentos de ventas y marketing garantizan una mejora continua de la calidad de los clientes potenciales.
2. Mensajes contradictorios y confusión del cliente
- Solución de IA: Las herramientas de CRM basadas en IA garantizan la coherencia de los mensajes mediante el seguimiento de cada interacción con el cliente.
- Solución ágil: Revisiones periódicas de los sprints entre marketing y ventas para alinear los mensajes y la estrategia.
3. Presupuesto y recursos malgastados
- Solución de IA: La IA puede analizar el ROI de las campañas en tiempo real, lo que permite al departamento de marketing reaccionar con rapidez.
- Solución ágil: Las retrospectivas identifican los esfuerzos desperdiciados, mejorando las futuras inversiones en marketing.
4. 4. Falta de rendición de cuentas y culpabilización
- Solución de IA: Los paneles de rendimiento basados en inteligencia artificial muestran en qué punto del embudo se caen los clientes potenciales, lo que hace que la rendición de cuentas sea transparente.
- Solución ágil: Los OKR (Objetivos y Resultados Clave) compartidos para ventas y marketing evitan los silos.

Cómo es la verdadera alineación en la era de la IA y la agilidad

1. Definiciones compartidas y criterios de éxito claros
- Calificación de clientes potenciales basada en IA → Los modelos de puntuación de IA garantizan que solo los clientes potenciales con un alto potencial de conversión lleguen a ventas.
- Colaboración ágil interfuncional → Los equipos de marketing y ventas participan en sesiones conjuntas de planificación de sprints.
2. Colaboración en mensajes de marketing y ventas
- IA para el análisis de sentimientos → La IA puede analizar los comentarios de los clientes para perfeccionar los argumentos de venta y las campañas de marketing.
- Talleres ágiles de mensajería → Los talleres conjuntos permiten a ambos equipos perfeccionar la mensajería basándose en comentarios iterativos.
3. Un marco para probar el discurso de ventas
- Pruebas mejoradas con IA → Los análisis basados en IA permiten saber qué argumentos de venta tienen más eco entre los clientes potenciales.
- Bucles de retroalimentación ágiles → Los representantes de ventas prueban nuevos mensajes en tiempo real y proporcionan retroalimentación inmediata.
4. Toma de decisiones basada en datos
- AI Predictive Insights → Las herramientas de IA pronostican qué estrategias de marketing generarán los mejores leads.
- Ciclos de iteración ágiles → Los ciclos de mejora continua garantizan una toma de decisiones basada en datos.
5. Responsabilidad a nivel ejecutivo
- Seguimiento del rendimiento impulsado por IA → Los cuadros de mando ofrecen visibilidad en tiempo real del rendimiento de las ventas y el marketing.
- KPI ágiles compartidos → Ambos equipos comparten la responsabilidad del crecimiento de los ingresos y el éxito de los clientes.

Pasar de la disfunción a la colaboración

Las mejores empresas garantizan la alineación haciendo imposible que cualquiera de los dos equipos tenga éxito sin el otro. La IA y la agilidad empresarial crean un sistema de autorrefuerzo en el que las ventas y el marketing se alinean de forma natural.

Pasos para avanzar hacia una alineación ágil y potenciada por la IA entre ventas y marketing

Paso 1: Implicar al departamento de ventas en el posicionamiento desde el principio
- La IA analiza operaciones anteriores para proporcionar información sobre los segmentos de clientes más rentables.
- La colaboración ágil garantiza la aportación en tiempo real de ambos equipos para afinar el posicionamiento.

Paso 2: Co-crear el discurso de ventas utilizando información de IA
- Las herramientas de optimización de contenidos basadas en IA ayudan a perfeccionar los mensajes más eficaces.
- La iteración ágil garantiza que marketing y ventas prueben y perfeccionen continuamente el discurso de ventas.

Paso 3: Establecer un circuito continuo de retroalimentación
- La IA proporciona información automatizada sobre el rendimiento a partir de CRM, redes sociales y comentarios de los clientes.
- Los ciclos ágiles de retroalimentación garantizan que las ventas y el marketing iteren rápidamente para maximizar la eficacia.

Paso 4: Responsabilizar a ambos equipos mediante IA y métricas ágiles
- La IA proporciona modelos de atribución que muestran exactamente qué esfuerzos generan ingresos.
- Unos KPI ágiles y compartidos garantizan la responsabilidad y el éxito mutuos.

Conclusiones: El futuro de la colaboración entre marketing y ventas

La alineación de ventas y marketing no consiste en hacerlos mejores amigos, sino en crear un sistema en el que ambos equipos trabajen de forma interdependiente. Al aprovechar la IA, integrar la agilidad empresarial y fomentar una cultura de colaboración continua, las empresas pueden acabar con los silos, eliminar ineficiencias y maximizar el potencial de ingresos.

Foto de Vardan Papikyan